Languages

You are here

Метод эвристической экспертизы дизайна медиапроекта: опыт междисциплинарного подхода

Научные исследования: 

Ссылка для цитирования: Бодрунова С.С., Якунин А.В.Метод эвристической экспертизы дизайна медиапроекта: опыт междисциплинарного подхода // Медиаскоп. 2016. Вып. 3. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/?q=node/2181/

 

© Бодрунова Светлана Сергеевна

доктор политических наук, профессор кафедры менеджмента массовых коммуникаций Института «Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций» СПбГУ (г. Санкт-Петербург, Россия), spasibo-tebe@yandex.ru

© Якунин Александр Васильевич

кандидат филологических наук, доцент кафедры медиадизайна и информационных технологий Института «Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций» СПбГУ, (г. Санкт-Петербург, Россия), darveter-1974@mail.ru

 

Аннотация

Понимание факторов визуального восприятия имеет важное значение в медиаисследованиях и успешном продвижении медиапроекта в сети Интернет. В предлагаемом исследовании предложен комплексный подход к оценке эффективности присутствия медиапроекта в вебе, основанный на сопоставлении анализа композиционно-графической модели веб-сайта с данными айтрекинга. На примере сайтов трех ведущих университетов − Гарварда, МГУ и СПбГУ − демонстрируются возможности эвристической методики анализа, результаты которого сопоставляются с вебометрическим статусом ключевых веб-страниц1.

Ключевые слова: анализ композиционно-графической модели, юзабилити, дизайн интернет-СМИ, опыт пользователявизуальная сложность.

 

В современных исследованиях, посвященных продвижению медиапроектов в сети Интернет, все более возрастает роль точных, математически организованных методов (Ледфорд, Тайлер, 2008; Мелихов, Сарматов, 2010; Хасслер, 2010). Как правило, большинство существующих методов анализа эффективности присутствия медиапроекта в Интернете опираются на инструментарий молодой науки о математическом моделировании сетевых структур − вебометрики. Именно с помощью вебометрических моделей становится возможным наглядное представление внутренней структуры медиапроекта и его внешних связей с другими проектами через гиперссылки. В основе такого моделирования лежат методы мониторинга и визуализации отношений между страницами и сайтами интернет-СМИ с помощью особых способов представления данных − графов. Ведущие поисковые системы Google и «Яндекс» осуществляют изучение структуры и системы внешних связей сайта медиапроекта и на основании собранных данных ранжируют его в поисковой выдаче.

Однако для большинства прикладных задач, решаемых в рамках продвижения медиа в цифровой среде, недостаточно только моделирования структуры и связей веб-проекта. Высокая популярность среди специалистов по PR и модераторов сайтов интернет-СМИ таких приложений, как Google Analytics и «Яндекс-Метрика», свидетельствует о возрастающем интересе к знаниям о субъективном опыте пользователя, непосредственно взаимодействующего с веб-сайтом СМИ (Маннинг, Рагхаван, Шютце, 2011; Энж, 2011; Ашманов, Иванов, 2009). Обеспечение позитивного опыта взаимодействия пользователя со значимыми элементами веб-сайта не только способствует более активному проникновению в его структурную глубину, но и значительно повышает рейтинг интернет-СМИ в поисковых системах. Поэтому сегодня вполне можно говорить о формировании новой области исследования, в которой методы веб-аналитики тесно взаимодействуют с дизайном, инженерной психологией и микроэргономикой. Речь идет о поведенческих фактораханализ которых выступает на современном этапе одной из наиболее актуальных задач SEO-оптимизации благодаря приоритетному учету данных факторов в алгоритмах ранжирования ведущих поисковых машин Google и «Яндекс».

Согласно ряду опубликованных исследований (Langville , Meyer, 2006; Grappone, Couzin, 2011), поведенческие факторы, актуальные для поисковой индексации страницы, включают в себя комплекс показателей, описывающих совокупность действий пользователя в процессе поиска информации:

  • статистика посещаемости ресурса;
  • клики на странице поисковой выдачи (CTR) (особо значимы первый и последний из них);
  • длительность пользовательской сессии (время нахождения на сайте);
  • глубина просмотра (учитывается количество просмотренных страниц);
  • статистика отказов (порог просмотра в одну страницу эквивалентен признанию нерелевантности проекта запросу);
  • статистика возвратов на сайт.

По мнению некоторых экспертов (Grappone, Couzin, 2011; Маннинг, Рагхаван, Шютце, 2011; Энж, 2011), в приведенном списке критериев именно длительность сессии, глубина просмотра и статистика возвратов имеют ключевое значение для поисковой индексации сайта. Обеспечение высоких показателей по данным критериям опирается не только на уникальность и содержательное качество контента, но и на удобство его восприятия массовой аудиторией.

Формы представления и структурной организации информации в значительной степени определяют качество «опыта взаимодействия», поэтому в современных подходах к оптимизации интернет-СМИ высокое значение приобретает дизайн, точнее – его эргономический аспект, известный как юзабилити.

В процессе поисковой индексации сайт с эффективными средствами навигации, интуитивно понятной архитектурой и удобным для аудитории представлением контента не только стимулирует текущую активность пользователя, но и мотивирует его повторное обращение к сайту. Именно поэтому наряду с традиционными методами веб-аналитики необходимо производить качественную экспертизу дизайна веб-сайта с точки зрения факторов юзабилити, влияющих на ранжирование в поисковых системах. Как показывает анализ существующих работ в области юзабилити, SEO ивзаимодествия пользователей, методики целостного эргономического анализа композиционно-графической модели по всем элементам ее структуры до сих пор не существует. Не предпринималось и попыток применения подобной методики к прикладным вебометрическим исследованиям. Восполнить этот пробел и призвано данное исследование.

Как нам представляется, последовательность комплексной междисциплинарной методики оценки эффективности присутствия медиа в вебе может быть представлена следующим образом:

1. Вебометрическое исследование:

а) веб-краулинг – исследование веб-сайта СМИ автоматическими программно-аппаратными средствами с целью измерения и математического моделирования его топологической структуры;

б) выделение и анализ локальных узлов (веб-страниц), имеющих ключевое значение для внутреннего трафика данного веб-сайта.

2. Эргономическое исследование:

а) юзабилити-экспертиза ключевых веб-страниц с точки зрения композиционно-графической модели и «опыта взаимодействия» пользователя (с выделением проблемных, неэргономичных страниц);

б) сопоставление рейтинга юзабилити страниц с их вебометрическим статусом и формулирование рекомендаций по их оптимизации.

Исследование, предлагаемое в данной статье, посвящено второму этапу такой междисциплинарной экспертизы, имеющему прямое отношение к области медиадизайна. В ходе реализации грантового проекта РФФИ 15-01-06105 А «Разработка вебометрических и эргономических моделей и методов анализа эффективности присутствия в Вебе информационных веб-пространств крупных организаций» рабочей группой было проведено вебометрическое исследование веб-сайтов трех крупных университетов – Гарварда, МГУ и СПбГУ. В результате краулинга на всех трех сайтах были определены веб-страницы, имеющие ключевое значение с точки зрения внутренней структуры и гиперссылочной системы данных веб-проектов. Каждая из таких страниц является либо центром связи между другими страницами (как, например, «Главная»), либо имеет наивысший индекс цитирования (например, страница новостей). Рассматривая веб-сайт университета прежде всего как корпоративное медиа крупной учебной организации, мы вправе предположить решающее значение таких страниц для формирования позитивного «опыта пользователя» и, следовательно, должны рассматривать их потенциал и на уровне непосредственного взаимодействия с массовой аудиторией. Здесь и выходит на первый план проблема оценки качества дизайна, точнее – композиционно-графической модели ключевой веб-страницы. В соответствии с этой проблемой мы и поставили первую задачу в нашем исследовании – сформировать четкую систему критериев оценки композиционно-графической модели веб-страницы и произвести по ним оценку страниц с ключевым вебометрическим статусом на сайтах трех университетов. Такой метод в соответствии с устоявшейся традицией (Nielsen, 2006) мы назвали эвристическим. На втором этапе экспертизы предполагалось дополнить ее методом экспериментальным, предполагающим использование айтрекера. В результате сопоставления результатов эвристического анализа страниц с данными айтрекера предполагалось выявить закономерности между композиционно-графической моделью ключевых страниц и особенностями «опыта взаимодействия» интернет-пользователей (в показателях фиксаций), что позволило бы судить о валидности предлагаемого метода эвристической оценки.

Вторая задача исследования заключалась в применении эвристической оценки композиционно-графической модели к анализу эффективности визуальной организации веб-сайтов трех крупных университетов – Гарварда, МГУ и СПбГУ. В результате решения данной задачи предполагалась апробация возможностей данной методики в выявлении тех авторитетных страниц веб-сайтов, которые способны негативно повлиять на посещаемость медиапроекта вследствие ошибочных дизайнерских решений.

 

Теоретические предпосылки исследования

В научной литературе последних лет аффективным и когнитивным аспектам проектирования композиционно-графической модели веб-сайтов и пользовательского интерфейса уделяется значительное внимание (Djamasbi, Siegel, Tullis, 2010; Michailidou, Haper, Bechhofer, 2008; Dyson, 2004; Duchnicky, Kolers, 1983). В процессе уточнения и совершенствования подходов к управлению поведением пользователя эксперты неоднократно обращались к поиску критериев оптимальной эргономики медиаресурса (Nielsen, 2006; Баканов, Обознов, 2011; Речинский, Сергеев, 2012; Сергеев, 2012). Как правило, все методы подобного управления ориентированы на решение главной задачи дизайн-проектирования в интерактивной среде − обеспечить концентрацию внимания пользователя на самом главном, направить процесс восприятия по определенному пути. По мнению Я. Нильсена (2002), для успешного проектирования веб-проектов решающее значение имеют принципы эргономики, обеспечивающие устойчивую концентрацию внимания пользователя на исполнении задачи. Характерно, что при этом сам процесс управления коммуникацией (навигация, поиск целевого контента на странице и др.) на опыте пользователя никак не отражается.

Необходимость поиска подходов к моделированию эффективных сценариев пользовательского поведения на веб-ресурсе приводит нас к вопросу о факторах композиционно-графической модели, определяющих опыт пользователя и результат его деятельности. Вопрос о факторах композиционно-графической модели (далее − КГМ), влияющих на поведение пользователя и формирующих его впечатление от интерактивной сессии в целом, является одним из наиболее активных предметов для обсуждения в исследованиях последних лет (Уэйншенк, 2012; Chaparro, Bernard, 2001; Huang, 2003; Geissler, Zinkhan, Watson, 2006). Как правило, авторы подобных исследований сосредоточивают свое внимание на каком-либо аспекте визуальной организации страницы (количество изображений, гиперссылок, длина скроллинга, топология экрана и т.д.) и формулируют закономерности, связывающие пользовательский опыт с определенными параметрами элементов графического оформления. В нашем исследовании мы исходим из системного характера такого воздействия, подразумевающего наличие своеобразной иерархии в дизайнерском решении страницы, точнее – возможность анализа данного воздействия на различных уровнях визуальной организации:

  • макроуровне, отражающем структуру страницы с точки зрения зонирования ее общей площади, гетерогенности ее отдельных областей и расположения контента;
  • микроуровне, на котором рассматриваются характеристики элементарных единиц визуальной архитектуры – параметры отдельного модуля, синтагмы, конфигурация литеры.

Поэтому в оценке юзабилити страницы мы предполагаем опираться на возможно большее число факторов КГМ, связанных между собой следующими системными отношениями:

Макроуровень:

  • топология целевого элемента (квадрант экрана);
  • модульная структура макета;
  • пробельные элементы;
  • зонирование страницы;
  • креолизация контента.

Микроуровень:

  • параметры внутри блочной модели;
  • синтагматика;
  • длина строки;
  • интерлиньяж;
  • типографика;
  • контурный контраст литеры;
  • тонально-цветовой контраст «литера-фон»;
  • адаптивность шрифта;
  • х-высота;
  • гарнитура.

Рассмотрим подробнее функцию каждого из параметров в обеспечении быстрого распознавания и понимания контента, а также обратим внимание на научную аргументацию данной функции в соответствующей вопросу литературе.

 

Макроуровень

Первым фактором макроуровня является топология веб-страницы − расположение целевого элемента относительно рабочих областей экрана. Наиболее известны в данной области исследования Я. Нильсена (2006), посвященные «F-паттерну визуального восприятия» − феномену, характерному для восприятия веб-страницы, согласно которому внимание пользователя имеет тенденцию к сосредоточению в областях, непосредственно примыкающих к левому верхнему сектору экранного пространства.

Вторым фактором общей визуальной архитектуры страницы, важным для предмета нашего исследования, является наличие в ее структуре модульной системы, а точнее – фреймовой структуры макета, при которой контент расположен в строго (геометрически) определенных блоках-модулях, связанных в топологии страницы единым пропорционированием и композиционным планом. Как показывают результаты исследований (Germonprez, Zigurs, 2003), модульное зонирование страницы влияет на эффективность решения поисковой задачи по контенту.

Среди факторов макроуровня не меньшее значение имеет функция вертикальных пробельных элементов – как выяснилось, текст без полей прочитывается быстрее, но понимание при этом существенно снижается (Duchnicky, Kolers, 1983). Наличие полей величиной от 10px, напротив, способствует пониманию прочитанного, при этом пользователи дополнительно отмечают снижение уровня нагрузки на глаза и большую удовлетворенность эстетической организацией макета (Dyson, Kipping, 1998).

Следующим перцептивным фактором выступают формы представления контента − список (только текст или изображения) и креолизация (комбинация «текст+изображение»). В исследованиях прошлых лет вопрос о предпочтительности той или иной формы представления поднимался неоднократно, и в абсолютном большинстве случаев был решен в пользу второго варианта – креолизация контента, при которой заголовочный комплекс подается в блоке «изображение+текст», значительно эффективнее для восприятия, чем представление списком. В исследованиях по данному вопросу мы неизменно встречаем подтверждение данного тезиса (Geissler, Zinkhan,Watson, 2006; Huang, 2003).

Продолжая анализ отдельных областей страницы с точки зрения факторов эффективности восприятия, мы не можем обойти стороной и такой фактор акцентуации внимания, как цветовое зонирование. Как правило, наиболее распространенным решением в данном случае является использование контрастных подложек под различным контентом, способных существенно ускорить исполнение поисковой задачи (Гаррет, 2008). При этом следует особо оговорить негативное влияние инверсионных решений в представлении текстовых материалов (белый текст на черном фоне), значительно снижающих эффективность чтения и удовлетворенность пользователя (Уэйншенк, 2012: 54). В свете вышесказанного оптимальным дизайнерским решением будет расположение черного текста на белом фоне, а использование инверсии следует считать деструктивным фактором, снижающим юзабилити страницы.

На микроуровне КГМ наиболее важными, по результатам проведенных ранее исследований, выступают следующие параметры и их значения.

  • Длина строки: по данным исследований (Dyson, 2004), диапазон в 45–72 символа выступает как оптимальный для комфортной скорости чтения.
  • Интерлиньяж: как свидетельствуют данные эмпирических исследований (Уэйншенк, 2012), интервал между строками менее 1,5 кегля отрицательно сказывается на скорости распознавания текста.
  • Контраст литерного контура характеризует геометрическую четкость контура (резкость) каждой буквы в составе заголовка, для которой существенно наличие достаточных пробелов между элементами литеры. При увеличении толщины литеры (регистр bold) просветы в ее геометрии сужаются и распознаваемость контура ухудшается, поэтому при жирном начертании заголовка мы классифицируем контурный контраст как низкий, при регулярном – как достаточный.
  • Тонально-цветовой контраст «литера/фон» характеризует яркость контура буквы по отношению к фону страницы. Как свидетельствуют исследования, максимальный эффект для распознаваемости текста оказывает монохромный контраст − черный текст на белом фоне. В случаях, когда происходит наложение цвета буквы на цветной фон и особенно при использовании инверсии (белый текст на черном фоне), распознаваемость резко падает и такой контраст может быть классифицирован как низкоинтенсивный.
  • Адаптивность подразумевает использование шрифтов разной ширины для конкретного типа экрана: на небольших экранах смартфонов и планшетов межбуквенный интервал изменяется автоматически – становится более компактным.
  • X-высота: данный параметр классифицирует шрифтовые группы по высоте литеры без выносных элементов. По мнению некоторых исследователей, х-высота важнее даже кегля для скорости распознавания (Уэйншенк, 2012).
  • Гарнитура – как свидетельствуют исследования прошлых лет, с одной стороны, гарнитура влияет на степень когнитивного усилия, при этом гротески распознаются быстрее и с меньшими когнитивными усилиями (Hyunjin,Schwarz, 2008). С другой, в некоторых исследованиях последних лет (Уэйншенк, 2012) способность гарнитуры влиять на скорость распознавания текста ставится под сомнение. В целом, согласно некоторым источникам (Germonprez, Zigurs, 2003), выбор гарнитуры определяется ориентацией вектора чтения, которая формируется макетом страницы: чем более верстка стремится к табличной, тем более важное значение для вектора чтения приобретает вертикаль. Соответственно, выбор гротеска в данном случае повышает распознаваемость, особенно в случае со считыванием табличных данных. Напротив, чем более композиция страницы напоминает печатный лист с длинной строкой, тем сильнее влияние горизонтали на направление чтения. В этом случае засечные гарнитуры обладают преимуществом.

 

Эвристический метод исследования

В соответствии со всеми обозначенными факторами КГМ был разработан кодировочный лист, позволяющий представить специфическое для конкретной страницы распределение данных параметров. Основу кодировочного листа составляет нижеследующий список параметров КГМ (табл. 1), цифровой код которых (в баллах) определяется по приложенному к каждому из них списку возможных значений.

 

Таблица 1. Структура кодировочного листа для «индекса эргономичности» портала

Параметры

Список возможных значений

Балл

Топология целевого элемента

 (сектор экрана)

контент только в левом секторе

2

контент только в среднем секторе

1

контент только в правом секторе

0

контент рассредоточен по странице

0

Модульная структура макета

 

выражена

2

фрагментарна

1

отсутствует

0

Вертикальные пробелы

 

целевой элемент изолирован от других

2

пробелы свыше 20px

1

пробелы менее 20px

0

Зонирование страницы

 

высококонтрастное

2

низкоконтрастное

1

гомогенность

0

Креолизация целевого элемента

 

креолизованный список

2

наличие обоих форм представления

1

некреолизованный список

0

Длина синтагмы в блоке с заголовком

до 45 символов

1

от 45 до 70

2

свыше 70

0

Интерлиньяж

интервал между строками менее 1,5 кегля

0

более

1

Контраст литерного контура

низкий (bold)

0

достаточный (регулярное начертание)

1

Тонально-цветовой контраст «литера/фон»

низкой степени интенсивности (цветная литера + цветной фон; цветная литера + белый фон; черная литера + цветной фон; белая литера + черный фон)

1

высокой степени эффективности (черная литера+белый фон)

2

соприсутствие обоих форм представления

0

Выделение заголовка

 

увеличение кегля в сравнении с базовым шрифтом на 1, 7

2

увеличение кегля в диапазоне 0≤ х≤ 1,7

1

начертание bold

2

режим заглавных букв

2

отсутствие выделения

0

Х-высота

большая

2

средняя

1

Адаптивность шрифта

присутствует

1

отсутствует

0

Гарнитура

 

гротеск (при ширине колонки до 45 символов)

1

засечная (при ширине колонки свыше 45 символов)

1

иное

0

 

Приведенный список был оформлен в виде таблицы (кодировочного листа), после чего каждая из ключевых страниц трех сайтов была закодирована в соответствии с этим списком. Показатели в таблице определяются для каждой ключевой страницы на всех трех сайтах (СПбГУ, Гарварда, МГУ), после чего баллы суммируются. Результат такого суммирования для каждой ключевой веб-страницы представляет собой своеобразный «индекс эргономичности», наглядно показывающий количество дизайнерских решений, которые можно отнести к высокоэффективным. Таким образом, доля эргономически оправданных дизайнерских решений получила на каждой странице свой количественный показатель, который мы предлагаем для удобства именовать в дальнейшем «юзабилити-индексом» (или «U-индексом»).

 

Экспериментальный метод исследования

В ходе проведенного нами эксперимента оценивалось выполнение асессорами ряда типовых пользовательских задач, связанных с целевым контентом страницы, на корпоративных сайтах трех вузов – Гарварда, МГУ и СПбГУ.

В качестве инструментально-технологического средства исследования применялся айтрекер. Использование айтрекинга приобрело в современных HCI-исследованиях широкое распространение, ибо метрики глазодвигательной активности довольно точно характеризуют режим восприятия и связанный с ним когнитивный механизм обработки информации. При своей наглядности данные айтрекинга достаточно объективны (Schmutz, Roth, Seckler, Opwis, 2010), позволяют отслеживать реакции на элементы веб-страницы, не затрагивая «экологическую валидность» и «цельность» стимула и показывают части страницы, поглотившие внимание пользователей в наибольшей степени (Byrne, Anderson,  Douglass, Matessa, 1999).

В качестве визуальных стимулов использовались специально отобранные веб-страницы трех сайтов, занимающие ключевые позиции в структуре соответствующих им веб-множеств. Как уже указывалось, на предварительном этапе был осуществлен краулинг веб-пространств каждого из сайтов, в результате которого были выявлены страницы, являющиеся центрами BetweennessClosenessDegreeIn/OutPageRank и подмножества P-Cliques. Затем из полученного массива были отобраны с каждого сайта страницы с одинаковой функциональной нагрузкой (по три на каждую функцию), и для каждой «тройки» было разработано задание, напрямую отвечающее их функции (табл. 2).

 

Таблица 2. Описание страниц университетских веб-пространств, выбранных для анализа, и задания к ним для ассессоров

Страница

Задание: аннотация

Главная

найти определенное объявление 
(по данным из заголовка)

Структура университета: поиск контактов подразделений

найти ссылки на официальные сайты факультетов (Гарвард, МГУ) или официальные страницы сотрудников (СПбГУ)

Научная жизнь:

освещение

найти информацию о мероприятиях и конкурсах (МГУ, СПбГУ) или ссылку на сайт об исследованиях структурного подразделения (Гарвард)

Университетская жизнь:

оповещение

поиск заголовка новости (СПбГУ, МГУ), ссылки на календарь мероприятий (Гарвард)

Поиск по корпоративным новостям университета

 

найти ссылку на определенную новостную публикацию

Контакты

поиск определенной контактной информации

 

Мы предполагали, что в ходе выполнения заданий произойдет реализация двух поведенческих моделей пользователя – ориентация на странице и изучение/идентификация целевого элемента. Соответственно, при решении задачи ориентации пользователь войдет во взаимодействие с факторами макроуровня, при обнаружении целевого элемента и его изучении – с факторами микроуровня. Особенности организации данных факторов, специфические для разных страниц (отражены в результатах кодирования), планировалось сопоставить с соответствующими метриками когнитивной активности.

Поскольку речь идет о двух режимах когнитивной активности и, соответственно, о двух типах «опыта взаимодействия», нам было необходимо определить и теоретически обосновать две группы объективных показателей такого опыта.

Такой теоретической основой для суждений о характере «опыта взаимодействия», формирующегося в ходе выполнения поисковой задачи на ключевой странице, выступает концепция Б.М. Величковского (см.: Величковский, 2010; Блинникова, Величковский, Капица, Леонова, 2009) о взаимосвязи характера задачи (поиск или рассматривание), обусловленной им когнитивной деятельности и соответствующего ему паттерна глазодвигательной активности. Согласно данной теории, определенный режим выполнения задачи активизирует соответствующие ему познавательные процессы, что отражается в метриках движения глаз по странице и впоследствии может быть подвергнут эмпирическому анализу.

Паттерн, соответствующий задаче пристального изучения целевого элемента, отражает актуализацию процессов фокальной обработки информации, направленных на прицельную идентификацию предметов и событий. Его отличают, прежде всего, длительные фиксации и прогрессирующее сокращение амплитуды саккад, в ряде случаев сопровождающееся повышением частоты морганий в минуту и тенденцией к увеличению среднего диаметра зрачка в ходе интерактивной сессии. Согласно некоторым исследованиям (Величковский, Злоказова, Капица, 2010), рост данных показателей свидетельствует также о повышении уровня когнитивной нагрузки, что отнюдь не говорит о менее эффективных стратегиях умственной деятельности, используемых асессорами; в частности, более длительные фиксации (около 300 мс и более) обычно связаны с увеличением диаметра зрачка, а также предваряются и завершаются сравнительно небольшими по амплитуде саккадами.

Другой паттерн, связанный с поисковым режимом познавательной активности и ориентацией, отражает в своей метрике действие процессов пространственного распределения внимания. Для него характерно, в первую очередь, количественное доминирование непродолжительных фиксаций, незначительное сужение поля зрения в ходе решения задачи и отсутствие явной стратегии в распределении саккад, свидетельствующее о случайном характере поиска.

Таким образом, основным критерием различения двух режимов когнитивной активности выступает упорядоченность стратегий обработки информации при визуальном восприятии. При активизации процессов фокальной обработки осуществляется направленное выделение в зрительном поле зон для последующей когнитивной обработки фрагмента. Напротив, в режиме поиска энергия восприятия рассеивается благодаря постоянному переключению внимания на отвлекающие стимулы в пределах зрительного поля, что исключает реализацию какой-либо стратегии поиска.

Мы предполагали, что в ходе тестирования в процессе работы с разными сайтами должны быть выявлены достоверные различия по ряду показателей глазодвигательной активности, регистрируемых айтрекером. На основании обнаруженных закономерностей и эффектов возможно будет определить степень эргономической эффективности ключевых страниц, выступающих узлами веб-множества.

 

Описание процедуры эксперимента

В предлагаемом исследовании приняли участие в качестве асессоров 4 субъекта – магистранта факультета журналистики Санкт-Петербургского государственного университета в возрасте от 21 до 22 лет. Все испытуемые имели достаточный опыт коммуникации с интернет-проектами (не менее двух лет) и в среднем тратили 28,7 ч в неделю на работу в Сети, при этом в течение последнего года большинство использовали Интернет ежедневно. В общей массе асессоров различия в количестве времени, проведенного онлайн, оказались незначимы (F = 0,745, р = 0,481).

Эксперимент был проведен в звукоизолированной лаборатории. После калибровки айтрекера каждый из асессоров последовательно выполнял задачи на каждой из страниц выборки (см. табл. 2). После завершения процедуры были составлены отчетные таблицы фиксаций для каждого испытуемого с показателями длительности и количества фиксаций на каждой странице. Затем все показатели длительности фиксаций от каждого испытуемого были соединены в единый массив данных по каждому заданию, после чего они были суммированы и найдено их среднее значение для конкретного задания. Аналогичная операция была проведена с показателями количества фиксаций при выполнении заданий на определенных страницах. Результат представлен в таблице 3. Затем средние показатели фиксаций были сопоставлены с результатами кодирования композиционно-графической модели каждой из ключевых страниц трех сайтов (столбец «результат кодирования: U-индекс»).

 

Таблица 3Численный результат эксперимента: сопоставление результатов айтрекинга с индексом эргономичности веб-страниц

Страница

Длительность
фиксаций,
среднее значение, ms

Количество
фиксаций,
среднее значение

Результат
кодирования:
U-индекс

Гарвард

МГУ

СПбГУ

Гарвард

МГУ

СПбГУ

Гарвард

МГУ

СПбГУ

Главная

68

56

125

4

7

22

17

10

9

Научная жизнь: освещение

47

83,5

 

246

10

5

15

13

15

11

Университетская

жизнь: оповещение

38,5

75

327,5

14

8

25

13

14

9

Структура университета:

поиск контактов подразделений

35

72

84

9

12

11

11

14

10

Корпоративные

новости

60

51

96

5

7

14

17

10

11

Контакты

51

62

88,5

8

5

10

13

14

11

 

Выводы

Для уверенного суждения о валидности предлагаемой методики мы предполагаем производить интерпретацию полученных результатов в два этапа.

Этап 1. Подтверждение валидности методики эвристической оценки КГМ. На первом этапе интерпретации результатов следует отметить очевидную связь показателей фиксаций (графы «Длительность фиксаций» и «Количество фиксаций» (см. табл. 3) и степени юзабилити страниц (графа «Результат кодирования: U-индекс» (см. табл. 3).

Как видно из табличных данных, при работе со страницами с более высокой степенью юзабилити длительность фиксаций пропорционально увеличивалась. Увеличение длительности фиксации свидетельствует об интенсивной концентрации внимания, сопровождаемой повышенной когнитивной нагрузкой. В сочетании с другими показателями глазодвигательной активности (низкой амплитудой саккад и малым количеством фиксаций) это говорит о преобладании процессов чтения над процессами ориентации, т.е., как минимум, о весьма эффективной организации макроуровня композиционно-графической модели. В этом случае внимание не рассеивается по площади страницы и энергия восприятия концентрируется преимущественно в фовеальном зрительном поле, что подтверждается и статистикой количества фиксаций – в соотношении параметров КГМ и количества фиксаций большинства страниц доминируют отрицательные связи. С приближением дизайна страницы к эргономическому эталону взор испытуемого становится более дисциплинирован и направлен, внимание подчиняется произвольной стратегии, а не распределяется по странице случайным образом. Один из ключевых поведенческих факторов оптимизации страницы – длительность интерактивной сессии – оказывается задействован. Таким образом, при сопоставлении результаты айтрекинговой экспертизы подтверждают результаты кодирования композиционно-графической модели, что свидетельствует о валидности предлагаемой методики эвристической оценки композиционно-графической модели веб-страниц.

Этап 2. Сравнительная оценка эффективности визуальной организации веб-сайтов и определение проблемных веб-страниц в составе ключевого веб-множества. Следующий этап интерпретации призван подтвердить возможности предлагаемой методики эвристической оценки в репрезентации особенностей дизайна сетевых медиапроектов и количественной оценке их эффективности. При этом анализ эффективности визуальной организации предполагается производить в двух направлениях.

Во-первых, предлагаемая методика эвристической оценки позволяет достаточно наглядно представить общую эффективность визуальной организации веб-сайтов в количественных показателях. Для этого достаточно суммировать индексы юзабилити (графа «Результат кодирования: U-индекс» (см. табл. 3) по всем страницам каждого из сайтов. Среди объектов нашего исследования максимальным индексом эффективности обладает Гарвард (суммарный U-индекс составляет 84), на втором месте – сайт МГУ (77), на третьем − СПбГУ (61). Полученные результаты убедительно демонстрируют возможности предлагаемой методики в качестве инструмента быстрой сравнительной оценки эффективности дизайна различных интернет-проектов.

Во-вторых, предлагаемая методика позволяет выявить потенциально проблемные веб-страницы в составе ключевого веб-множества. Согласно теории поведенческих факторов, это будут страницы с низкоэффективными решениями композиционно-графической модели, т.е. страницы с низким показателем U-индекса. В случае если такие страницы занимают ключевое положение среди множества других страниц (являются «входными вратами» на сайт из поисковой выдачи или центрами связности по гиперссылкам), ошибочные решения в их дизайне негативно скажутся на посещаемости и, соответственно, популярности медиапроекта в Интернете. Для успешной реализации этой возможности необходимо определить экстремальные точки диапазона выборки страниц – страницы-лидеры (максимум длительности фиксаций и количества эргономичных решений в макете + минимум количества фиксаций) и страницы-аутсайдеры («группа риска» с противоположными показателями), после чего сравнить их юзабилити-статус со статусом вебометрическим. Например, для сайта СПбГУ и МГУ лидерами выступают «Главная» и «Университетская жизнь», для Гарварда – «Главная» и «Корпоративные новости» (см. табл. 3.). Поскольку данные страницы занимают ключевые позиции по целому ряду вебометрических показателей (центральности DegreeIn иBetweenness), следить за их композиционно-графической моделью крайне важно, и в данном случае мы наблюдаем соответствие между ключевым положением страниц в ядре веб-множества и высокой эффективностью их дизайна. Однако этого нельзя сказать о страницах с низким U-индексом: главной страницей МГУ и СПбГУ, а также страницей со структурными подразделениями Гарварда. У данных страниц U-индекс минимальный среди других, при этом они также занимают ключевое положение в гиперссылочном ядре своих веб-сайтов. Это означает необходимость модернизации их композиционно-графической модели в соответствии с предлагаемыми нами критериями в сторону более высокой эффективности.

Учитывая небольшой количественный состав тестовой группы, в данном исследовании следует говорить скорее о пилотажном характере его результатов и, следовательно, о пре-тестовом характере самой процедуры исследования. Однако полученных результатов вполне достаточно для того, чтобы констатировать достаточную точность и валидность предлагаемой методики для оценки дизайна ключевых страниц веб-сайта. В определенных случаях она вполне может применяться для ускоренной экспертизы веб-страниц в отсутствие специализированных программно-аппаратных средств − таких, как айтрекер. Подобный системный подход к анализу композиционно-графической модели способен существенно дополнить вебометрическое исследование любого веб-множества (например, веб-пространства определенного вуза), предоставляя количественную, поддающуюся математической обработке, информацию о привлекательности ключевых страниц (веб-узлов) для пользователя.

 

 

 

Примечания

  1. Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ 15-01-06105 А «Разработка вебометрических и эргономических моделей и методов анализа эффективности присутствия в Вебе информационных веб-пространств крупных организаций».

 

Библиография

    Ашманов И., Иванов А. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах. СПб: Питер, 2009. 
    Баканов А.С., Обознов А.А. Эргономика пользовательского интерфейса: от проектирования к моделированию человеко-компьютерного взаимодействия. М.: Институт психологии РАН, 2011. 
    Блинникова И.В., Величковский Б.Б., Капица М.С., Леонова А.Б. Экспериментальное исследование прерываний в компьютеризированной деятельности: анализ стратегий переключений между основной и дополнительной задачами // Экспериментальная психология. 2009. № 1. С. 35−51.
    Величковский Б.Б., Злоказова Т.А., Капица М.С. Эффективность обработки прерываний в условиях свободных и вынужденных переключений // Экспериментальная психология. 2010. Т. 3. №. 2. С. 45–57.
    Величковский Б.М. Исследование когнитивных функций и современные технологии // Вестн. РАН. 2010. Т. 80. № 5. С. 440.
    Гаррет Дж. Веб-дизайн: Элементы опыта взаимодействия. М.: Символ-Плюс. 2008.
    Ледфорд Д., Тайлер М. Э. Google Analytics 2.0: анализ веб-сайтов. М.: Диалектика, 2008. 
    Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. М.: Вильямс, 2011.
    Мелихов Д. С. Сарматов И.И. Веб-аналитика: шаг к совершенству. Киев: Аналитик Интеллект Сервис, 2010. 
    Нильсен Я. Дизайн Web-страниц. Анализ удобства и простоты использования 50 узлов. М.: Вильямс, 2002. 
    Речинский А. В., Сергеев С. Ф. Разработка пользовательских интерфейсов: юзабилити-тестирование интерфейсов информационных систем. Учеб. пособие. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. 
    Сергеев С. Ф. Юзабилити-тестирование интерфейсов информационных систем в гуманитарных науках и искусстве. СПб: Изд-во СПбГУ, 2012. 
    Уэйншенк С. 100 главных принципов дизайна: как удержать внимание. СПб, Питер, 2012.
    Хасслер М. Веб-аналитика. М.: Эксмо, 2010. 
    Энж Э. SEO. Искусство раскрутки сайтов / пер. с англ. / Э. Энж, С. Спенсер, Р. Фишкин, Д. Стрикчиола. СПб, БХВ-Петербург, 2011.

    Byrne M., Anderson J.R.,  Douglass S., Matessa M. (1999) Eye tracking the visual search of click-down menus. The SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York: ACM, pp. 402−409.
    Djamasbi S., Siegel M., Tullis T. (2010) Generation Y, web design, and eye tracking. International Journal of Human Computer Studies 68(5): 307–323. 
    Duchnicky, R.L., Kolers P.A. (1983) Readability of text scrolled on a visual display terminal as a function of window size. Human Factors 25(6): 683-692.
    Dyson M.C. (2004) How physical text layout affects reading from screen. Behavior and Information Technology 23(6): 377–393.
    Dyson M. C., Kipping G. J. (1998). The effect s of line length and method of movement on patterns of reading from screen. Visible Language 32(2): 150−181.
    Chaparro B., Bernard M. (2001) Finding Information on the Web: Does the Amount of White Space Really Matter? Proceedings of the Tenth Annual Usability Professionals’ Association Conference. Режим доступа:http://psychology.wichita.edu/surl/usabilitynews/2W/whitespace.htm
    Geissler G., Zinkhan G., Watson R.T. (2006) The influence of home page complexity on consumer attention, attitudes, and purchase intent. Journal of Advertising 35(2): 69–80.
    Germonprez M., Zigurs I. (2003) Causal Factors for Web Site Complexity. Working Papers on Information Environments, Systems and Organizations 3(13): 3–13.
    Grappone J., Couzin G. (2011) Search Engine Optimization: An Hour a Day. Indianapolis, Indiana: Wiley Publishing.
    Huang M.H. (2003) Designing website attributes to induce experiential encounters. Computers in Human Behavior 19(4): 425–442.
    Hyunjin S., Schwarz N. (2008) If it’s hard to read, it’s hard to do: Processing Fluency Affects Effort Prediction and Motivation. Psychological Science 19: 986–988.
    Langville A.N., Meyer C.D. (2006) Google's PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings. Princeton: Princeton University Press.
    Michailidou E., Haper S., Bechhofer S. (2008) Visual complexity and aesthetic perception of web pages. Proceedings of the 26th Annual ACM International Conference on Design of Communication. New York: ACM, pp. 215−224.
    Nielsen J. (2006) F-shaped pattern for reading web content. Jacob Nielsen's Alertbox, April 17. Режим доступа: http://www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content/ 
    Schmutz P., Roth S. P., Seckler M., Opwis K. (2010) Designing product listing pages − effects on sales and users' cognitive workload. International Journal of Human Computer Studies 68: 423−431.